大數據產業方向

㈠ 大數據就業方向有哪些

大數據時代，很多學校都開設了大數據相關的專業和課程。日前，在教育部公布的高校新增專業名單中，有32所高校成為第二批成功申請扒吵「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。

「大數據」專業學什麼？

方向一：數據挖掘、數據分析&機器學習方向

方向二：大數據運維&雲計算方向

方向三：Hadoop大數據開發方向

精通任何方向之一者，均會「前（錢）」途無量。

三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到1.2W以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑！

「大數據」專業畢業以後干什麼？

事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。

①目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。作為交叉型學科，大數據的相關課程涉及數學、統計和計算機等學科知識，「數據科學與大數據技術」專業也強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。

②該專業重點培養具有含此歷以下三方面素質的人才：

一是理論性談搜的，主要是對數據科學中模型的理解和運用；

二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力；

三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。

大數據人才缺口達150萬

各大高校緊鑼密鼓啟動大數據人才培養，緣於大數據時代催生的大量相關人才缺口。

全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細分析報告顯示，預計到2018年，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間，對於懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000！

盡管目前有很多大數據工作者只是擁有一個本科學士學位，或者僅接受過簡單的訓練，但是在互聯網時代，每天都有海量的數據信息產生，數據的處理變得越來越復雜，很多大公司已經在尋求擁有更高學歷的高手來補充自己的實力

㈡ 學大數據的就業方向有哪些 發展前景怎麼樣

大數據的就業方向是很多的，比如可視化工具開發、數據安全研究、數據預測分析等等。大數據前景向好，既有機遇高歷，也面臨挑戰，作為技術開發者，在大數據趨勢下，緊跟技術趨勢，保持旺盛的學習能力，是很有必要的。

大數據工程師的就業方向

可視化工具開發：可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。現在數據可視化已經成為一項獨立的專業技能和崗位。

數據安全研究：數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力。

數據預測分析：營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些類似數據推算，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試和預測未來的發展方向。

大數據工程師的發展前景

大數據的發展正在推動科技領域的發展進程，大數據的影響不僅僅體現在互聯網領域，還體現在金融、醫療、教育等多個領域。在人工智慧研發領域，大數據也起到了非常重要的作用，尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面，大數據正在發揮重要的作用。

大數據已經初戚擾搜步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，很多企業開李掘始參與到大數據的產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據技術的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大，未來就業前景非常好。

㈢ 大數據專業學什麼就業方向

大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。目前，互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等等，幾乎所有的行業都已經涉足大數據，大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。

(3)大數據產業方向擴展閱讀

大數據就業方向（僅供參考）

1. Hadoop大數據開發方向：

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等

2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向：

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等

3. 大數據運維&雲計算方向：

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的.轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

㈣ 大數據就業方向

大數據的就業方向有：互聯網電商方向；零吵桐售金融方向；電子政務服務方向。

1、互聯網電商方向。

作為當前最熱門的風口，互聯網電商是互聯網領域應用於實踐最多的地方，也是積累技術資源最豐富、資金最雄厚、人才需求量最大的部分。大數據技術與應用專業畢業生可以從事互聯網電商運營維護、日常管理、消費大數據分析、金融數據風控管理等相關技術工作。目前大到已經上市的頭部電商平台小到社區電商，這些技術人才的缺口都比較大。

㈤ 大數據就業方向及前景

大數據就業方向主要有，互聯網，物聯網，人工智慧，金融，體育，在線教育，交通，物流，電商等。

大數據已經從概念走向落地，2019年中低端IT工程師，緊隨浪潮加速向大數據轉型。企業對大數據人才，爭奪直接進入白熱化階段。

因此對於想學IT技術的人而言，建議直接選擇學習大數據技術，是符合潮流和就業需求的選擇。現在的社會是一個高速發展鋒檔羨的社會，科技發達銀拍，信息流通。人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物蠢御。

行業競爭

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質有焦煤，無煙煤，肥煤，貧煤等分類。而露天煤礦深山煤礦的挖掘成本又不一樣，與此類似大數據並不在大，而在於有用。價值含量，挖掘成本比數量更為重要。

對於很多行業而言，利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。當下大數據方面的就業主要有三大方向，一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向。

㈥ 大數據未來四大發展方向

近幾年，互聯網行業發展風起雲涌，「大數據」炙手可熱，對處於初始階段的大數據而言，很多企業都不會錯失機會。那麼，大數據未來的發展前景和應用策略如何?本文將結合融信教育多年來經驗為大家解析：

趨勢一數據的資源化

何謂資源化，是指大數據成為企業和 社會 關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

另外，大數據作為一種重要的戰略資產，已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門，其深度應用不僅有助於企業經營活動，還有利於推動國民經濟發展。它對於推動信息產業創新、大數據存儲管理挑戰、改變經濟 社會 管理面貌等方面也意義重大。

現在，通過數據的力量，用戶希望掌握真正的便捷信息，從而讓生活更有趣。對於企業來說，如何從海量數據中挖掘出可以有效利用的部分，並且用於品牌營銷，才是企業制勝的法寶。

目前來看大數據時代已經產出是新的工作崗位：大數據開發工程師，大數據分析師，新媒體運營師，人工智慧開發工程師等，新興行業崗位。

㈦ 大數據的就業方向 畢業後做什麼工作好

大數據的工作范圍廣，可以選擇崗位很多。如：大數據發展工程師，操作工程師、大數據架構師、工程師、BI工程師、數據挖掘工程師、ETL開發工程師、Spark開發工程師等工作。

大數據專業就業前景怎麼樣

1、大數據乎遲凳專業應用領域廣泛：馬雲在五年前就說，未來人們的生活離不歲旅開大數據，大數據技術會涉及到各個領域，大數據會成為企業最重要的能源。在這個全面互聯網的時代，生活的方方面面，衣食住行都離不開互聯網，我們手機用到的任何一款APP軟體都是依託於大數據附能的產品。

2、大數據專業跨行轉崗進入：數據顯示，目前95%的從事大數據的人都是轉行過來的，轉行就是自學或者培訓出來的。很多企業從內部的JAVA、軟體測試、C++、UI設計等計算機人才轉化成大數據崗位，然後請老師過來給他們做技能培訓，或者直接企業出錢讓員工自己出去報班學習。

3、政策支撐：在北上廣深、杭州、廈門、成都等一線城市，當地人力保障局和社會保障局大力推動大數據人才孵化，給到企業大數據人才補貼政策，鼓勵企業在職培訓人才。十九大會議也提出了：大力推動企業數字化產業經濟轉型、重視數據能源發展、重視數據人才培養，真正意義上貫徹落實大數據為企業帶來的巨大價值。

大數據技術畢業做什麼工作

1、大數據開發方向。所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等工作；

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向。所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等工作；

3、大數據運維和雲計算方向。對應崗位：大數據運維工程師工作；

三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了8k以上，工作1年月薪可達到1.2w以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公旦慧司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。

㈧ 大數據就業方向及前景

大數據的就業前景目前來看是不錯的。

大數據目前有以下幾個就業方向：

1、大數據開發方向。所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

從近幾年招聘情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

㈨ 大數據都有哪些就業方向

大數據是IT行業的新寵，前景好，薪資高，越來越多的人想要轉行大數據，開始學習大數據，但是對於轉型著來說，面對全新的行業，它的就業前景怎麼樣呢，學了大數據又能從事哪些工作呢？

大數據行業人才稀缺，市場需求量大。目前大數據行業人才僅為50萬，而實際上整個行業人才需求超100萬，可謂人才缺口巨大。而且，大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廣泛。大數據在金融、醫療、交通、電商、農業等多個行業都有應用。近年來人工智慧、物聯網也是迅速發展，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的基石。

大數據行業的薪資也是普遍較高的。IT行業本就是薪資較高的行業，而大數據作為IT行業的新寵，高薪也是很常見的。目前，大數據行業的平均月薪能夠在15K-20K左右，非常優秀的大數據人才月薪30K也是有的，所以說大數據也是個高薪的職業。

對於大數據的就業方向，實際上可以劃分為三個大類，一、大數據開發；二、系統研發；三、大數據分析。而對應的基礎崗位為：一、大數據開發工程師；二、大數據系統研發工程師；三、大數據分析師。

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計；精簡到兩類指標就是：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，具體的工作，並不是這么的簡單，還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。

2、Hadoop開發工程師

信息時代數據的爆發式增長，使得數據的規模越來越大，傳統BI（即商務智能）的數據處理成本高漲，加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。

3、信息架構工程師

信息架構師需要懂得如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。當然，這也就是信息架構工程師的工作。

4、大數據分析師

大數據分析師需要對海量的大數據做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的信息提取出來為決策提供支持，而大數據分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。大數據分析師不僅要具備數據分析知識，作為高級大數據分析師，還要掌握大數據技術相關知識，如Hadoop、Python等，具備更為綜合的大數據知識體系。

其實這些崗位還只是大數據行業的一部分，由於目前大數據的利用還在不斷探索研究中，未來還將有更多細分領域應用到大數據，也會增加更多的就業機會，所以，讓我們繼續關注大數據行業，拭目以待吧！

㈩ 大數據就業方向

大數據主要的三大就業方向：

1. 大數據系統研發類人才；

2. 大數據應用開發類人才；

3. 大數據分析類人才。

大數據十大就業職位：

一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測（數據挖掘）分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。